葉 勝,金賢鋒,何 宗, 曾 攀
(1.重慶市地理信息中心,重慶 400020)
基本農(nóng)田是依據(jù)土地利用總體規(guī)劃而確定的不得隨便占用的耕地,它的確定參照了一個國家或地區(qū)一定時期內(nèi)的人口和社會經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的需求[1]。為了確保國家糧食安全,穩(wěn)定農(nóng)業(yè)的正常生產(chǎn),加大對耕地的保護力度,客觀科學地劃定基本農(nóng)田則顯得十分重要[2]。
在國外并沒有基本農(nóng)田的說法,他們稱之為重要農(nóng)地。在20世紀60年代,美國、日本等國家都提出了重要農(nóng)地的科學劃定和保障體系,去應對城市擴張的壓力、環(huán)境破壞以及糧食安全等一系列問題。其中1982美國提出的“土地評價和立地分析系統(tǒng)”,可以說是國際上農(nóng)地保障的楷模[3]。我國以前的耕地保護體系更多地關注于數(shù)量指標,雖然近些年來國內(nèi)專家開始關注耕地質(zhì)量、立地條件、宏觀政策以及數(shù)學模型對基本農(nóng)田劃定的作用,但大多數(shù)評價指標過于簡單,缺乏系統(tǒng)性的評價且都是定性的研究,缺乏實際案例的相關研究[4]。在基本農(nóng)田數(shù)據(jù)庫建立的實踐中,拿一些零散的、劣等的耕地充數(shù)的現(xiàn)象非常普遍[5]。不能忽視的因素有基本農(nóng)田評價指標體系缺乏客觀性、科學性,主觀性較強,給基本農(nóng)田保護的工作造成了困難[6]。
基于對以上問題的思考,本文嘗試從農(nóng)用地等級質(zhì)量、環(huán)境條件以及政策方針等方面考慮建立基本農(nóng)田綜合評價指標體系。同時將GIS技術,特別是空間分析技術引入到基本農(nóng)田劃定工作中,為永久性基本農(nóng)田的劃定提供有效的辦法,為以后的基本農(nóng)田等相關工作提供客觀的參考依據(jù)。
選擇重慶市南川區(qū)作為本文的研究區(qū)域,主要考慮了南川區(qū)境內(nèi)山地丘陵地貌典型、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平等,具有一定的代表性。南川區(qū)坐落于重慶南部與貴州省接壤,具有熱量充足、降水多、無霜期長等氣候特征,屬于亞熱帶濕潤季風性氣候區(qū)。研究區(qū)域內(nèi)地形起伏度較大,相對高差1 905 m,整體地勢由東南向西北傾斜。水稻土為主要的土壤類型,區(qū)域面積2 601.92 km2,管轄3個街道和31個鄉(xiāng)鎮(zhèn),總?cè)丝诩s為66萬人。
1)基礎數(shù)據(jù)來源。本文數(shù)據(jù)主要來源于2009年第二次全國土地調(diào)查數(shù)據(jù);南川區(qū)土地利用總體規(guī)劃圖(2006~2020);南川區(qū)農(nóng)用地分等定級數(shù)據(jù)及社會經(jīng)濟等相關數(shù)據(jù)。
2)基礎數(shù)據(jù)預處理,劃分評價單元。圖斑法、疊置法以及地塊法是常用的3種評價單元的劃分方法。鑒于本研究的情況,采用圖斑法來進行評價單元劃分。從二調(diào)現(xiàn)狀數(shù)據(jù)中提取研究區(qū)域的耕地,將其作為評價對象。借用ArcGIS和Excel對每一塊耕地圖斑進行編號排序,確保編號的唯一性。
按照基本農(nóng)田工作相關的規(guī)定和數(shù)據(jù)庫建庫的要求,從農(nóng)用地等級質(zhì)量、環(huán)境條件以及政策方針3大方面,綜合考慮各影響因子,依據(jù)專家的經(jīng)驗采用層次分析法確定各個因子的權重,建立基本農(nóng)田指標評價體系。對評價指標值用Z-Score 方法進行標準化處理,然后利用TOPSIS算法對其進行排序。最后,依據(jù)研究區(qū)域基本農(nóng)田的保護任務,從高分到低分的原則,確定基本農(nóng)田保護圖斑。
1)評價指標體系。1982年,原美國農(nóng)業(yè)部提出的“土地評價和立地分析”系統(tǒng)(簡稱LESA),主要由土地評價模塊和立地分析模塊組成。土地評價模塊主要針對農(nóng)地的自然條件進行分析,立地分析模塊主要針對農(nóng)地的社會經(jīng)濟條件進行分析。我國的《土地管理法》規(guī)定優(yōu)質(zhì)、連片、永久、穩(wěn)定的耕地,既具有良好的質(zhì)量條件,又具有較優(yōu)立地條件的耕地才能夠劃入基本農(nóng)田。在實際工作中,基本農(nóng)田的劃定應該適當?shù)乜紤]政策方面的因素。
2)指標權重的確定。指標的權重,主要是用來判斷指標作用的大小。主觀賦權法、德爾菲法和層次分析法是確定權重常用的3種分析方法。權重的確定,主要是利用層次分析法進行計算,如表1所示。
表1 評價指標體系
1)土壤肥力。土壤肥力對農(nóng)作物的影響主要有2 種方式:T型效應和S型效應。
T型效應:
式中,Ci為指標因子的分值;X為指標因子的測定值;S型效應第1、2個拐彎點對應的值是X1和X2,T型效應的第3、4個拐彎點對應的值是X3和X4。
2)耕地坡度。耕地的坡度和土層的厚度、土壤的肥力往往呈現(xiàn)出負相關。根據(jù)經(jīng)驗,坡度在6°以下的耕地,一般適宜耕作和農(nóng)作物生長;當坡度大于25°,一般不適宜進行耕作,容易造成水土流失等災害。所以以6°和25°作為2個分界點。圖斑分值為:
式中,S為某農(nóng)地坡度得分值;X為某農(nóng)地坡度。
3)地貌類型。地形地貌對農(nóng)作物的生長也存在很大的影響。依據(jù)地形地貌,各耕地圖斑得分值如表2所示。
表2 耕地地形地貌分值表
4)水利設施條件。在水利工程設施中,灌溉條件和排水條件是2個重要因子,根據(jù)其不同的情況判定分值如表3所示。
表3 水利工程設施分值表
5)連片性。耕地地塊的連片性越好,耕地圖斑面積越大,越利于土地的規(guī)模經(jīng)營。南川區(qū)主要以山地為主,山高坡陡,耕地的破碎度較大。該文采用耕地圖斑地類面積10 hm2和100 hm2作為臨界值,其指標分值為:
式中,P為某農(nóng)地連片性得分值;X為某農(nóng)地圖斑地類面積。
6)交通通達度。交通通達度主要反映耕地周邊的交通狀況,一般靠近交通線的耕地具有優(yōu)勢。首先,為農(nóng)村道路(機耕道)設500 m、1 000 m、1 500 m、2 000 m、2 500 m、3 000 m的緩沖區(qū)。交通通達度分值為:
式中,T為某農(nóng)地交通通達度分值;X為某農(nóng)地交通線緩沖距離。
7)耕作半徑。耕作半徑即耕地到周邊場鎮(zhèn)或居民點的遠近。由于研究區(qū)域在山地丘陵地區(qū),對農(nóng)村居民點設500 m、1 000 m、1 500 m、2 000 m、2 500 m、3 000 m的緩沖區(qū)。標準化分值為:
式中,R為某農(nóng)地耕作半徑標準化分值;X為某農(nóng)地附近居民點緩沖區(qū)半徑。
8)政策因素。因為政策原因劃為基本農(nóng)田的耕地,其分值判斷為100,否則判為0;被規(guī)劃為城鎮(zhèn)建設區(qū)的耕地,分值判斷為0,否則判斷為100。
添加代表各指標的屬性字段,為各指標設置不同的緩沖區(qū)。Lable點屬性追加,確定各圖斑所屬的緩沖區(qū)范圍。導出屬性數(shù)據(jù),利用標準化公式,計算各個圖斑的得分值。利用屬性數(shù)據(jù)的鏈接工具,將“分數(shù)”追加給相應的圖斑。
將整個研究區(qū)域內(nèi)的耕地看做是一個集合體A,A={a1,a2,…,an}。式中,aj表示某一塊耕地,前文計算出來的所有指標當作是一個指標集F,F(xiàn)={f1,f2,…,fn}。式中,fi表示為某一個指標。每一個地塊aj,在每一個指標fi下都會有一個值xij,這些取值組成一個決策矩陣R。正向指標采用式(7)計算,逆向指標采用式(8)計算。對決策矩陣進行標準化,可得到一個標準化的決策矩陣R={Rij}m×n,R∈[0,1]且無量綱[7,8]。
TOPSIS算法的思想是確定一個理想值,然后將評價對象與之進行比較,從而評價對象值與理想值的遠近,判斷出評價對象值的好壞。一般理想值有兩個,一個是正向理想值,一個是負向理想值,理想的方案應該是接近正向理想值同時又遠離負向理想值。
正向理想值和負向理想值的計算:
式中,r+是正向理想值;r-為負向理想值。
計算評價對象值到正向理想值和負向理想值的距離。一般采用n維歐幾里德距離表示:
式中,wi為指標fi的權重;S+為評價對象與正向理想值的距離;S-為評價對象到負向理想值的距離。最佳的方案應該是S+最小,而S-最大。
最后,計算理想值的靠近度Cj:
式中,0≤Cj≤1。當Cj=0時,表示該目標為最差對象;當Cj=1時,表示該目標為最佳對象,根據(jù)Cj的值按從小到大的順序?qū)Ω髟u價目標進行排列,排序結(jié)果貼近度Cj值越大,該目標越優(yōu)[9,10]。
采用TOPSIS算法法對重慶市南川區(qū)69 912.67 hm2耕地按評價單元進行排序,再綜合考慮整個區(qū)的規(guī)劃指標。最后,得到南川區(qū)的基本農(nóng)田保護區(qū)圖。根據(jù)基本農(nóng)田劃定規(guī)程要求,基本農(nóng)田要占耕地面積80%以上,本輪規(guī)劃基本農(nóng)田面積為56 111.52 hm2,占南川區(qū)全部耕地的80.26%,符合規(guī)劃要求。
為了使劃定的基本農(nóng)田在數(shù)量和質(zhì)量上達標,在空間布局上更加科學合理,綜合考慮農(nóng)地質(zhì)量、環(huán)境條件、政策等因素,同時還借鑒了美國LESA體系思想。將GIS技術,特別是將空間分析理論引入到基本農(nóng)田劃定研究中,大大提高了效率,使基本農(nóng)田劃定向科學化、人工智能化邁進。
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